DOMINGO, 30 DE AGOSTO DE 2026
OpenAI Codex 0.151.0: las extensiones ya inspeccionan y reescriben las respuestas de servidores MCP antes de llegar al modelo
Las extensiones interceptan la respuesta de un servidor MCP antes de que llegue al modelo: puedes redactar PII, normalizar esquemas o filtrar campos sensibles con middleware propio sin tocar el agente. El período de gracia configurable evita que un servidor MCP lento tumbe el arranque de Codex.
3 MIN LECTURAClaude Code 2.1.251 suma hooks PreModelSwitch/PostModelSwitch y barra de gasto en /usage
Los hooks `PreModelSwitch`/`PostModelSwitch` auditan o vetan el cambio de modelo desde CI y `/cost` desglosa el prompt-cache por sesión: gobernanza y visibilidad de factura sin instrumentar aparte.
workweave/router: proxy trilingüe (Anthropic, OpenAI, Gemini) que enruta LLMs a menos de 50 ms
Proxy que habla Anthropic, OpenAI y Gemini nativos con streaming y tools: enruta a <50ms con embedder ONNX, baja 40-70% la factura y deja tus claves en local. Tracing OTLP para observabilidad.
addyosmani/agent-skills: 25 skills que fuerzan al agente a ser un ingeniero senior
25 skills con `spec-driven`, TDD, hardening y observabilidad como gates obligatorios. `npx skills add addyosmani/agent-skills` y se acaba el 'el agente se saltó los tests' en el CI del cliente.
tt-a1i/archify: skill agnóstica que genera diagramas de arquitectura verificables contra Git
Skill compatible con Claude Code, Cursor y Codex que emite diagramas de arquitectura, flujos y ciclos de vida en HTML interactivo con exportación PNG/SVG/WebM y enlaces a evidencia en el commit.
JetBrains/go-modern-guidelines enseña al agente idiomos de Go 1.0 a 1.27
Enseña al agente `slices.Contains`, `cmp.Or` y `errors.AsType[T]()` auto-detectando la versión del `go.mod`. Ataca el sesgo de entrenamiento sin tunear el system prompt cada semana.
Osmantic ODS 2.6.0: un comando levanta un servidor privado de LLM, RAG y agentes
Un comando levanta Open WebUI, Whisper/Kokoro, Hermes, n8n, Qdrant y ComfyUI auto-detectando la GPU (NVIDIA, Strix Halo, Arc, CPU). Camino más corto a un stack de IA privado o air-gapped.
Una técnica, prompt o comando aplicable hoy. Cópialo, pruébalo en tu stack en menos de 5 minutos y reenvíalo a un colega si te resulta útil. Ejemplos típicos: un prompt para evals, un patrón de agente, un comando que recorta tokens o un truco de RAG.
Pre-lanzar tools puros durante el streaming (sPTC)
# Patrón sPTC: mientras el modelo escribe el bloque de código, el # harness dispara los tools puros como Futures. Cuando el código se # ejecuta, los resultados ya están listos. Speedup 1.0-1.2x en # trayectorias con muchas llamadas a LLM/embeddings/búsqueda. from spec_ptc import Speculator spec = Speculator() @spec.tool(speculatable=True, pure=True) # sin efectos: especula def llm_query(prompt: str) -> str: return sub_lm.complete(prompt) @spec.tool() # con efectos: NO especular def send_report(text: str) -> str: return mail.send(text) ns.update(spec.hooks()) with spec.turn(repl_locals=ns) as t: for delta in model_stream: t.feed(delta) # parsea código parcial exec(model_stream.text, ns) # Futures ya resueltos
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Cierre
El día empuja hacia el mismo sitio desde dos frentes: los agentes se dejan inspeccionar y se dejan acotar sin que tengas que abrir el runtime. OpenAI Codex convierte cada respuesta MCP en un objeto que una extensión puede reescribir antes de que llegue al modelo (redacción de PII, normalización de esquemas, filtros), y Claude Code añade PreModelSwitch para vetar el cambio de modelo desde CI y una barra de gasto real en /usage. Alrededor, Workweave enruta entre proveedores en menos de 50 ms para que la factura baje sin tocar tu código, addyosmani obliga al agente a pasar por TDD y hardening antes de commitear, y tt-a1i/archify hace que documentar arquitectura deje de ser opcional con diagramas verificados contra Git. Menos permisos abiertos, menos tokens desperdiciados, más middleware alrededor del modelo: si aún llamas al LLM sin capa intermedia, hoy es un buen día para meter una.
Iván consulta sobre todo esto
Ingeniero IA con 3 años llevando LLMs a producción y más de 15 construyendo producto para Openbank, Inditex e Iberia. Agentes autónomos, RAG auditable: del piloto al despliegue real.